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博士. 道格拉斯·G. 金沙城线路检测中心

教授兼主任, 遥感金沙城线路检测中心实验室

博士. 金沙城线路检测中心当前的研究重点关注多个主题. 他目前正在探索高光谱叶和冠层光谱如何帮助诊断入侵害虫的存在, 尤其是翡翠白蜡虫, 生长在压力环境或城市环境中的树木, 以及如何使用这些数据来提高 Prospect\SAIL 冠层模型模拟受压和患病冠层光谱反射率的能力. 其他研究兴趣包括了解使用机器学习方法时模型参数的选择如何影响分类准确性. 他还在研究植被指数时间序列中的复杂行为, 目的是限制他们量化和预测表面生物物理特性的能力.

精选出版物

莫利, L., 金沙城线路检测中心, D., 和温斯洛. W. 2022. 用于分析受胁迫环境中入侵性害虫对树木影响的叶级光谱：使用翡翠螟的示例 (小吉鼠 费尔梅尔) 在金沙城线路检测中心 (金沙城线路检测中心 属.), 堪萨斯州, 美国. 金沙城线路检测中心.
罗, D, 卡尔达斯, M.A., 金沙城线路检测中心, D.G. 2021. 利用机器学习和 Twitter 数据评估塞拉多的环境脆弱性. 金沙城线路检测中心管理杂志.
凌, 博华, 道格拉斯·G·金沙城线路检测中心, 雷诺, 爱德华·J., 和乔恩, 安东尼. 2019. 高草草原植被叶子色素和营养元素的高光谱分析. 植物科学前沿.
金沙城线路检测中心, D.G., 琼森, C.B., 艾伦, L.J.S., 和欧文, R.B. 2018. 将景观层次结构整合到野生动物人畜共患疾病的生态驱动因素的发现和建模中. 金沙城线路检测中心微生物学的进展.
米切尔·P. 布拉吉特, 道格拉斯·G. 金沙城线路检测中心, 王吉达, 詹姆斯·M. S. 哈金森, 和凯瑟琳·亚历山大. 2018. 使用合并训练样本进行洪泛区分类：乔贝河流域的示例, 博茨瓦纳. 期刊或应用金沙城线路检测中心.

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